| dc.description | Nas ciências em geral, o termo otimização se refere ao estudo de um conjunto de
técnicas que têm como objetivo a obtenção de um melhor resultado para uma função e
parâmetros (variáveis de projeto) pré-especificados dentro de um conjunto permitido (espaço
de projeto). A otimização em geral é feita através de procedimentos numéricos
computacionais. A maioria desses procedimentos utiliza algoritmos que fazem uso de
gradientes devido principalmente à eficiência computacional dos mesmos no processo de
obtenção de pontos de ótimo. No entanto, nas últimas décadas, algoritmos metaheurísticos
(algoritmos que não requerem cálculos de gradientes no processo de otimização) têm atraído
grande atenção da comunidade científica. Os algoritmos dessa classe geralmente imitam
algum fenômeno da natureza e são comumente chamados de algoritmos evolucionários.
Dentre as alternativas existentes nessa classe de algoritmos, podem ser citados: o
algoritmo genético (genetic algorithm GA), o recozimento simulado (simulated annealing
SA) e o enxame de partículas (particle swarm PS). Embora as técnicas citadas requeiram
mais avaliações de funções para encontrar uma solução ótima, quando comparadas com
algoritmos que utilizam o cálculo de gradientes, os algoritmos baseados em procedimentos
evolucionários apresentam várias vantagens, a saber: facilidade de programação; não
necessitam da garantia de continuidade nas funções envolvidas na definição do problema;
mais adequado na determinação de um ótimo global ou próximo do global; e adequados na
solução de problemas discretos.
Nos últimos três anos, o nosso grupo de pesquisa tem se empenhado na
implementação computacional e uso do algoritmo de otimização do enxame de partículas
(Particle Swarm Optimization - PSO). O algoritmo PSO se desenvolveu de experiências com
algoritmos que modelavam o comportamento de muitas espécies de pássaros. A metodologia
estudada tem fortes raízes em vida artificial e na psicologia social. Neste trabalho, o
procedimento desenvolvido é aplicado a uma diversidade de problemas que têm o intuito de
enfatizar a eficácia e versatilidade da metodologia estudada nos diversos tipos de problemas
existentes, inclusive em problemas práticos da engenharia.Várias versões foram desenvolvidas no ambiente MATLAB, onde o algoritmo PSO
está implementado, tanto para problemas que envolvem uma única função objetivo como para
aqueles que envolvem várias funções (otimização multiobjetivo). As várias opções
disponíveis estão configuradas em um ambiente bastante fácil de entender e de operar.
A utilização de modelos substitutos de baixo custo computacional, porém de precisão
aferida, constitui uma alternativa bastante promissora a ser utilizadas em tais algoritmos,
evitando desta forma uma grande demanda de tempo computacional, característica inerente
das metodologias evolucionárias acopladas a simuladores numéricos. Nesta combinação de
estratégias, o grande número de avaliações de funções requeridas pelo algoritmo
evolucionário não mais se darão através de simulações numéricas do problema real, e sim
através de cálculos rápidos que consideram o uso de modelos aproximados. Neste contexto, a
técnica escolhida foi o método das Bases Reduzidas. Além da opção de modelos substitutos,
uma implementação alternativa utilizando os paradigmas da computação paralela foi realizada
objetivando a eficiência computacional. Para essa implementação, as operações realizadas no
algoritmo PSO, como atualizações no decorrer das iterações e cálculo de funções de
avaliação, foram distribuídas entre as várias unidades de processamento disponíveis.
Ambos os aspectos acima mencionados são de crucial importância, especificamente
para o caso da aplicação dos algoritmos PSO em problemas da engenharia prática. As
aplicações deste trabalho se dirigiram ao uso de funções empíricas multimodais objetivando
mostrar a potencialidade da metodologia em se determinar a solução global, bem como as
funções provenientes da simulação numérica de treliças planas sob várias condições de
solicitação. Foram conduzidas otimizações uni e multiobjetivo considerando a abordagem
PSO, no contexto do uso de modelos reais e substitutos, e também alguns estudos utilizando o
algoritmo na versão da implementação computacional paralela | |
